本文關(guān)鍵詞：利用文本挖掘數(shù)據(jù)檢測(cè)觀念意識(shí)重大轉(zhuǎn)變的非參方法研究

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【摘要】：通過文本挖掘獲得的詞頻數(shù)據(jù)對(duì)觀念意識(shí)轉(zhuǎn)變進(jìn)行測(cè)度,利用認(rèn)知行為特征對(duì)觀念更新序列進(jìn)行建模.為了能檢測(cè)觀念意識(shí)發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,采用Monte Carlo實(shí)驗(yàn)對(duì)兩個(gè)基于非參的轉(zhuǎn)折點(diǎn)分析方法進(jìn)行了比較分析.主要發(fā)現(xiàn)是:1)根據(jù)觀念意識(shí)轉(zhuǎn)變的認(rèn)知行為特征所構(gòu)造的模擬實(shí)驗(yàn),基于CPM框架下的三種非參檢驗(yàn)方法,Mann-Whitney檢驗(yàn)在檢測(cè)轉(zhuǎn)變點(diǎn)的功效水平和精確度上要優(yōu)于Cramer-vonMises和Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn).2)基于偏離測(cè)度的非參迭代方法E-Divisive對(duì)轉(zhuǎn)變點(diǎn)的檢測(cè)性能總體上要優(yōu)于CPM框架下的三種非參方法,但后者可以對(duì)容量較小的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè).3)利用文本挖掘,可以將以前只能語言描述的觀念意識(shí)演進(jìn)特征進(jìn)行量化,并用圖形分析進(jìn)行直觀呈現(xiàn),成為一個(gè)有價(jià)值的實(shí)證分析工具.最后對(duì)文本挖掘數(shù)據(jù)作為一種非隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù),如何保證統(tǒng)計(jì)有效性做了補(bǔ)充討論.
【作者單位】： 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)社會(huì)與行為跨學(xué)科研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 文本挖掘 X~距離 目的性抽樣 偏離測(cè)度
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 1導(dǎo)言 1.1問題的背景和思路 在行為科學(xué)領(lǐng)域,觀念意識(shí)的更新演進(jìn)總是一個(gè)熱點(diǎn)議題,例如價(jià)值觀,社會(huì)觀念的時(shí)代變遷.傳統(tǒng)的社會(huì)學(xué)者通常是文獻(xiàn)考證和文本詮釋來論證,具有很強(qiáng)的主觀性,缺乏一個(gè)可量化的客觀依據(jù).本文試圖利用文本挖掘數(shù)據(jù)對(duì)觀念意識(shí)的演進(jìn)以及重大轉(zhuǎn)變進(jìn)行測(cè)

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本文編號(hào)：544232